на строительной площадке работают 2 бульдозера (производитель, модель, год выпуска – одинаковые). Средний расход первого бульдозера – 18 л/ч, средний расход второго – 14 л/ч.
Внимание, вопрос! Работа какого бульдозера выгоднее для владельца техники?
Ответ “второго” – выглядит очевидным. Но для ответа требуется гораздо больше информации, ведь расход топлива зависит от траектории движения транспорта, скорости, нагрузки на технику и других параметров.
Так, в нашем примере первый бульдозер работал на высоких оборотах, сжигая каждый час 18 литров топлива, а второй – работал без нагрузки (на холостых) 40% времени. Он прошел меньшее расстояние и выполнил меньше работы, чем первый бульдозер.
Кажется, теперь ответ об эффективной работе второго бульдозера выглядит ошибочным. Эффективность показала техника с большим расходом топлива.
Компания ICU, партнер Galileosky, уже несколько лет использует методику построения системы взаимосвязанных данных и выявления их корреляции для оценки эффективности эксплуатации техники. Специалисты ICU формируют отчеты на основе данных, полученных с датчиков, структурируют данные, формируют математические модели для вычисления показателей. Такой подход позволяет получить всю информацию об эксплуатации техники и сделать верные выводы на основе данных.
Как это работает? Рассказал Арарат Икиликян, генеральный директор компании ICU.
В ICU обратился перевозчик материалов для строительства дорог. Руководство компании поставило перед экспертами ICU задачу – оценить эффективность работы автопарка и разобраться в ситуации оплаты труда сотрудников.
Дело в том, что заработная плата водителей транспортной компании зависела от протяженности маршрута их поездки: за каждый пройденный километр водитель получал оплату. Сначала данные о протяженности маршрута фиксировали по штатному одометру грузовиков, а затем – на технику установили систему телематики и стали считать выплаты на основе отчетов о пробеге. Показатели отчета о пробеге из системы телематики и данные одометра “не бились”. За одинаковый объем работ водители получали разную оплату и чувствовали себя обманутыми. И руководство, и сотрудники компании понимали, что данные содержат ошибку, но какую именно и в чем ее причина – требовалось прояснить.
Специалисты ICU установили причину расхождения данных: некоторые машины были «обуты» в покрышки, отличающиеся от размеров, рекомендованных производителем, на несколько дюймов. Это приводило к тому, что одометр показывал меньший пробег, чем он был в реальности. Для корректного расчета заработной платы эксперты ICU рекомендовали заказчику сверять данные о пробеге с одометра и из системы телематики и рассчитывать зарплату, основываясь на усредненных данных.
Кроме того, для компании-заказчика была разработана система, которая собирала данные о расходе топлива от нескольких датчиков, обрабатывала и несколько раз проверяла. Так, система сравнивала данные из CAN-шины с показаниями датчика уровня топлива в баке. Решение позволило получить корректную информацию о расходе топлива и исключить возможность слива топлива с обратной магистрали. Руководство компании получило достоверную информацию для поощрения добросовестных водителей (их зарплата возросла на 20%).
Важно предоставлять клиенту возможность сравнивать данные о технике, полученные с разных датчиков и обработанные разными инструментами – в одном отчёте. Это позволяет провести анализ и проследить зависимости, которые раньше были незаметны. Такой подход позволит взглянуть на проблему – глобально и решить задачу – грамотно
Систему комплексного сбора данных аналитики ICU внедрили также для компании с парком строительной техники CAT. Прозрачная картина цифр позволила оптимизировать издержки парка техники, сформировать выгодные и эффективные схемы работы, отследить динамику износа деталей и найти способ более экономично расходовать топливо.
Карьерная техника заказчика тратила от 4 литров топлива за час холостого хода, это примерно 20 литров в день. Умножаем на 25 рабочих дней, получаем что, 500 литров топлива тратит одна машина в месяц. В рублях это – 25 500 при цене в 51 рубль за литр дизельного топлива. Специалисты ICU также выявили, что за месяц из-за холостого хода на некоторой технике копится до 100 неэффективных моточасов. Регламент обслуживания карьерной техники предполагает проведение техобслуживания каждые 250 моточасов с обязательной заменой масла в агрегатах. На двигатель бульдозера CAT D6R требуется 26 литров масла, на гидравлическую систему – 76 литров масла. Дополнительно к цене масла (51 000 рублей) нужно добавить работу специалистов и затраты на простой техники во время ее обслуживания. При учёте всех расходных статей один моточас стоит 300 рублей. Умножим это на 100 моточасов и получим экономию в 30 000 в месяц на одной машине. Добавим к этой цифре почасовую оплату работы оператора техники и плату за аренду, если машина находится в лизинге. Сократив количество холостого хода и подняв продуктивность только одного бульдозера CAT с 56% до 95%, заказчик ICU по итогу получил экономию более 56 000 р. Если умножить этот результат на 10 непродуктивных машин в парке, то получается экономия в полмиллиона ежемесячно. Это с запасом покрывает затраты на установку телематической системы.
Собрать данные – это полдела. Главное – их структурировать и подготовить для анализа. Для примера мы привели фрагменты отчёта продуктивности бульдозера CAT. В нем есть реальные показатели, полученные в результате сравнения и пересчета исходных данных.
Давайте рассмотрим их и определим, как рассчитать необходимые показатели для анализа общей продуктивности техники.
«Продуктивность в движении» получается в результате деления моточасов на время в движении.
«Продуктивность на высоких оборотах»: обороты двигателя, полученные с CAN-шины, должны быть выше холостого хода. Далее моточасы делим на время на высоких оборотах.
«Средняя продуктивность» – это средняя цифра продуктивности в движении на высоких оборотах.
«Средний расход в моточас» – это расход топлива по ДУТ, деленный на моточасы.
Высокая погрешность по расходу ДУТ и CAN в 13-м столбце может сигнализировать о том, что водитель сливает топливо с обратной магистрали, так как двигатель сжёг меньше топлива, чем ушло из бака.
GPS / ГЛОНАСС терминал с максимальным количеством входов для решения основных задач мониторинга
Передовой GPS / ГЛОНАСС терминал c обширным функционалом для гибкого управления автопарком и стационарными объектами
Занимаетесь проработкой решения или ищете оборудование под проект? Обратитесь к нашим специалистам мы поможем в выборе оборудования, а инженеры техподдержки проконсультируют по техническим вопросам, связанным с продуктами Galileosky.
Вы можете использовать подобные решения в своих проектах. Потенциал применения терминалов Galileosky – очень большой. Более 1 000 000 терминалов работают в системах контроля пассажирского транспорта, мониторинга нефтегазовой отрасли, горнодобывающей промышленности и других. Под контролем устройств Galileosky – наземный транспорт, суда, спортивные болиды и даже метеостанции
Решение для ЖКХ в Красноярске
Мониторинг системы орошения: расход воды и состояние насосов
